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helm

全面评估语言模型和文本图像模型的开源框架

语言模型评估文本生成图像模型HELMHEIMStanford CRFMGithub开源项目

HELM是一个开源的评估框架，用于全面分析语言模型和文本到图像模型的性能。该框架提供标准化数据集、统一模型接口和多维度评估指标。HELM不仅关注准确性，还评估效率、偏见和毒性等方面。对于文本到图像模型，HELM涵盖12个关键评估维度，包括图像质量、推理能力和多语言支持。研究人员可借助HELM深入了解模型的优势和潜在风险。

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介绍相关项目
bigcode-evaluation-harness - 开源代码生成模型评估框架
BigCodeGithub代码生成多语言支持开源项目模型评估评估框架
bigcode-evaluation-harness是一个评估代码生成模型的开源框架。它支持多种编程语言和任务,如代码补全、插入和翻译。该框架兼容Hugging Face上的自回归模型,具备多GPU生成能力,并可在Docker容器中运行以保证安全性和可重复性。框架集成了HumanEval、APPS等多个代码生成基准,为研究人员和开发者提供了全面评估代码模型性能的工具。
dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架
DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估
DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化，DataComp-LM已显著提升了模型性能，创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。
neurips_llm_efficiency_challenge - NeurIPS单GPU大语言模型效率优化挑战赛
DockerfileGPUGithubHELMLLMNeurIPS开源项目
NeurIPS大语言模型效率挑战赛旨在优化单GPU上的模型运行效率。参赛者需提交Dockerfile实现HTTP服务器，通过HELM任务子集评估模型性能。大赛提供批准的模型和数据集列表，以及样例代码和评估指南。优胜者将在NeurIPS研讨会展示成果。比赛鼓励创新，助力大语言模型在有限资源下的应用。
lmms-eval - 大规模多模态模型评估框架加速AI发展
AI基准测试GithubLMMs-eval多模态模型开源项目评估框架
lmms-eval是专为大规模多模态模型(LMMs)设计的评估框架,整合多种基准和数据集,提供一致高效的评估方法。支持图像、视频等多模态任务,简化评估流程,加速模型开发和性能比较。该框架为研究人员提供灵活工具,助力理解和改进LMMs能力,推动人工智能向通用人工智能(AGI)发展。lmms-eval旨在成为加速LMMs发展的重要生态系统组件。
llmperf - 开源工具评估大语言模型API性能
API测试GithubLLMLLMPerfRay开源项目性能评估
LLMPerf是一个评估大语言模型API性能的开源工具。它通过负载测试和正确性测试来衡量模型的响应延迟、生成吞吐量和输出准确性。该工具支持OpenAI、Anthropic、TogetherAI等主流LLM API,并可扩展适配新API。LLMPerf采用Ray框架处理并发请求,能够模拟实际负载环境。开发者和研究人员可利用LLMPerf便捷地评估和对比不同LLM API的性能表现。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型，专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器，支持数百种视觉语言任务，包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性，扩展了其在多模态应用场景中的能力，推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
StableLM - 一系列由Stability AI持续开发的语言模型
GithubStability AIStableLM人工智能开源项目模型架构热门语言模型
StableLM包括一系列由Stability AI持续开发的语言模型，涵盖从基础模型到经过优化调整的高级版本。项目提供多样化的模型，如StableLM-3B-4E1T和StableLM-Alpha系列，旨在通过高效的训练方法和精细的数据使用，提高模型性能和应用灵活性。此外，StableLM也适用于多种下游任务，为开发者和研究者提供了强大的工具，以推动人工智能领域的发展。
CritiqueLLM - 大型语言模型输出评估的智能批评生成框架
CritiqueLLMGithub人工智能大语言模型开源项目自然语言处理评估
CritiqueLLM是一个用于评估大型语言模型输出的批评生成框架。该项目提供了数据收集、参考评分、无参考评分和配对比较等功能。通过支持逐点评分和成对比较，CritiqueLLM能生成详细的批评信息，为研究人员和开发者提供了全面的评估工具，有助于分析和改进大型语言模型的表现。
stablelm-3b-4e1t - StableLM开源语言模型在1万亿token数据上训练达到30亿参数规模
GithubHuggingfaceStableLM-3B-4E1T人工智能大语言模型开源模型开源项目文本生成模型
StableLM-3B-4E1T是一个开源语言模型，通过在Falcon RefinedWeb和RedPajama-Data等数据集上训练4轮获得，总计处理1万亿tokens数据。模型采用LayerNorm归一化和Rotary位置编码技术，支持Flash Attention 2优化。在HellaSwag和Winogrande任务评测中分别达到75.94%和71.19%的准确率，展现出良好的语言理解能力。
HPSv2 - 文本到图像生成模型评估的全面基准测试框架
GithubHPS v2人类偏好评分图像生成模型基准测试开源项目文本到图像合成
HPSv2是一个评估文本到图像生成模型的先进基准测试框架。该框架基于大规模人类偏好数据集HPDv2训练,可准确预测人类对生成图像的偏好。HPSv2提供公平、稳定且易用的评估方法,涵盖动画、概念艺术、绘画和照片四种风格。研究人员可利用HPSv2比较不同模型性能或评估自研模型。项目提供PyPI包和在线演示,便于快速上手使用。
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